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World File Search System球层
LSTM 与Informer 融合预测冠层区域温度
摘 要： 针对传统温度预测方法难以充分捕捉多尺度信息，导致模型预测性能不佳等问题，该研究提出了一种基于 Informer 架构和长短时记忆网络（ long short-term memory, LSTM ）与多源数据融合的冠层区域温度预测模型。在编码层 中，采用稀疏注意力机制提取输入因子的多尺度信息及其与长时序数据之间的耦合关系；在解码层中，利用 LSTM 提取 短期时序依赖，以增强时间序列的连贯性，同时引入改进的反向残差前馈网络（ improved residual feedforward network, IRFFN ）以优化模型结构。首先采用孤立森林法对数据进行异常值清理，并进行了归一化处理；然后使用斯皮尔曼相关 系数法对冠层区域温度进行相关性分析，并选择相关程度较高的环境因子作为模型的输入特征；最终通过网格搜索法对 超参数进行优化，并通过迭代训练实现模型的最优配置。通过与其他 4 种主流算法进行对比分析，提出的 Informer- LSTM 在冠层区域温度预测方面表现出更高的精度，其平均绝对误差（ mean absolute error, MAE ）、均方根误差（ root mean square error, RMSE ）和决定系数（ R 2 ）分别达到了 0.166 、 0.224 ℃和 97.8% ，与基础模型 Informer 相比，冠层区 域温度的预测精度提高了 32.36% 。该模型在时间序列预测方面具有较高的精度，为区域气象温度的中短期精准预测提 供了一种新的技术方法。 关键词： 冠层 ； 温度 ； 非线性时间序列 ； 长短期记忆神经网络 ； Informer doi ： 10.11975/j.issn.1002-6819.202409001 中图分类号： TP18 ； S165 文献标志码： A 文章编号： 1002-6819(2025)-07-0001-11
“外观球层”：昆虫和微生物相互作用
1 Dipartimento di Scienze del Suolo，Della Pianta E Degli Alimenti，Bari Aldo Moro大学，意大利Bari 70126，意大利Bari 2号2海洋科学与应用生物学系，艾丽卡特大学，03690年03690 Alicante，Alicante，Alicante，西班牙3号，教育和科学学院，Cordia oboba Instermity oboba Instermity oboba Instermity a 230002,000220002200022000220022002国家研究委员会（CNR），通过G. Amendola 122/D，70126意大利巴里，意大利Bari 5 5号粮食生产科学研究所，国家研究委员会（CNR），通过G. Amendola 122/o 122/O，70126 Bari，意大利6，意大利6日6生物学和环境科学和技术学院，Salenento and Salenento and Salenento and Salenento and Salenento and Instuction，731100 Lecce 7331100 Lecce 7331100 Lecce 7。 BioreSources，国家研究委员会（CNR），通过G. Amendola 165/A，70126 Bari，意大利Bari 8突尼斯科学学院，突尼斯大学El-Manar大学，突尼斯大学1002，突尼斯9号，突尼斯9哥伦比亚哥伦比亚农业研究公司C. I. Turipana-Agrosavia C. I. Turipana-Agripana-Agravia，KM。13, V í a Monter í a-Ceret é 230558, Colombia 10 Dipartimento di Bioscienze, Biotecnologie e Ambiente (DBBA), University of Bari Aldo Moro, 70126 Bari, Italy 11 Research Centre for Olive, Fruit and Citrus Crops, Council for Agricultural Research and Economics (CREA), 00134 Roma, Italy *信件：francesca.garganese@uniba.it
拓扑层结构中的光学双稳态及其在光神经网络中的应用*
材料Sio 2。在拓扑模式下，电场高度局部位于分层结构的反转中心（也称为界面），并成倍地衰减到批量上。因此，当从战略上引入非线性介电常数时，出现了非线性现象，例如Biscable状态。有限元数值模拟表明，当层周期为5时，最佳双态状态出现，阈值左右左右。受益于拓扑特征，当将随机扰动引入层厚度和折射率时，这种双重状态仍然存在。最后，我们将双态状态应用于光子神经网络。双态函数在各种学习任务中显示出类似于经典激活函数relu和Sigmoid的预测精度。这些结果提供了一种新的方法，可以将拓扑分层结构从拓扑分层结构中插入光子神经网络中。
日本防卫厅船用灯泡标准目录 NDS F 8401E
KA24-20 ガス入 24 20 T 25 ± 1 58 ± 2.5 BA15d/19 31.8 ± 1.5 4 以下 4 以下 上向 20 ± 3.0 360 ± 80 18.0 ± 2.7 75 ―― 30cm
船舶灯泡 NDS F 8401E 国防局标准目录
KA24- 20 ガス入 24 20 T 25 ± 1 58 ± 2.5 BA15d/ 19 31.8 ± 1.5 4 以下 4 以下 上向 20 ± 3.0 360 ± 80 18.0 ± 2.7 75 ―― 30cm
球球寄生虫研究的体外培养方法
亚类球菌包括大量的原生动物寄生虫，包括人类的重要病原体和诸如弓形虫弓形虫，新孢子虫，eimeria spp。和cystoisosospora spp。他们的生命周期包括从无性阶段转变为性阶段，通常仅限于单个宿主。当前对球虫寄生虫的研究集中于细胞生物学以及在不同生命阶段，宿主细胞侵袭和宿主寄生虫相互作用中蛋白质表达和传播的潜在机制。此外，还评估了新型的抗癌药物靶标。考虑到各种各样的研究问题以及减少和替代动物实验的要求，需要进一步开发和确定球球菌的体外种植以满足这些要求。出于这些目的，已建立的文化系统经常得到改善。此外，新的体外培养系统最近在球虫研究中获得了相当大的重要性。单层细胞的体外培养良好，可以支持寄生虫阶段的生存能力和发展，甚至可以在体外完成生命周期，如Cystoisosospora Suis和Eimeria Tenella所示。此外，新的三维细胞库模型用于传播隐孢子虫属。（球虫的近亲），三维类器官的感染也可以详细研究寄生虫与宿主组织之间的相互作用，因为寄生虫与宿主组织之间的相互作用也获得了知名度。2022作者。由Elsevier Ltd代表澳大利亚寄生虫学会出版。三维库系统中的最新进展是芯片上的器官模型，迄今为止，迄今为止仅测试了gondii的测试，但有望加速其他球虫的研究。最后，据报道，苏伊斯梭菌和隐孢子虫的生命周期的完成后，在无性阶段发生后，将继续在无宿主细胞环境中继续进行。这种轴承文化变得越来越可用，并开放了有关寄生虫生命周期阶段和新颖干预策略的研究的新途径。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
纳米球-AccessData.fda.gov
i在生物学或实验相关的浓度下，通过BC-GN检测对不同血液培养基中存在的INL患者血液样本和血液培养瓶添加剂的潜在抑制作用进行了测试。研究的设计考虑到BC-GN测试样品制备过程固有地起作用，以最大程度地减少血液中存在的干扰的潜力。样本会影响测试。在存在几种内源物质的情况下，用八（8）（8）（8）（8）（8）bc-gn测试细菌靶标和六（6）个电阻标记物的一个代表性应变评估了潜在干扰物质的影响。H-恒星蛋白，甘油三酸酯，共轭和未结合的胆红素。Y-固醇和硫酸钠硫酸盐（SP）进行测试。还测试了未包含干扰物的对照样品。未观察到干扰效应。
AI-331 一体球
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